AI看了70000小时《我的世界》视频学会人类高级技巧,网友:它好痛苦

金磊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

AI看70000小时《我的世界》视频,能达到一个什么水平?

以“钻石镐”(diamond pickaxe)为例,这个东西高级人类玩家要快速点击20分钟、约2.4万个动作才能制作完成。

而现在的AI,已然能够轻松hold住了。

哐哐找到各种材料,一步步进行各种合成:

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这就是来自OpenAI号称最强的《我的世界》AI——MineDojo

它还是世界第一个能够打造“钻石工具”的AI。

不仅如此,像打造“石镐”、“简易避难所”都不在话下:

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当然,在《我的世界》里其它的常规操作,在MineDojo手里也游刃有余。

例如游泳、狩猎、支柱跳等等:

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至于OpenAI为什么要让AI学会这些技巧,研究人员Bowen Baker表示:

很大程度上是因为我们在模拟人类上网时的行为。

MineDojo是如何炼成的?

正如我们刚才提到的,MineDojo的“炼成之道”,就是看视频

这些视频内容都是人类玩家发布在油管上,展示自己如何玩《我的世界》的。

然后在看完70000小时视频之后,这个AI就学会了如何执行游戏中的各种任务。

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这种方式一般被称为模仿学习(imitation learning),就是训练神经网络通过观察人类行为来学习。

虽然此前也有众多相关研究,但仍有一些问题尚待解决。

“贴标签”就是其中之一。

传统方式就是在每一个动作上贴上标签:这么做会发生这件事、那么做会发生那件事。

但这种方式可想而知的后果,就是工作量太大了,导致可以用来训练的数据较少。

因此,OpenAI的研究人员便另辟蹊径,想出了不一样的研究思路——视频预训练(Video Pre-Training,VPT):

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这个方法的核心思路,就是训练另一个神经网络,专门来处理繁琐的“贴标签”的工作。

为此,研究人员先是找来一批玩家让他们先玩《我的世界》,当然,娱乐的同时也要记录下键盘、鼠标的点击次数。

如此一来,研究人员先是得到了2000小时带标记的一些数据。

在这基础上,他们便开始训练一个模型,来匹配键盘、鼠标动作和屏幕上的结果——

例如在什么情况下点下鼠标,会让游戏中的角色挥舞斧头。

把这个模型训练出来之后,就要引入70000小时没有标签的视频了;在它的加持下,庞大且可用的数据集就诞生了。

再接下来,就是回到之前模仿学习的思路,用这些新数据来训练AI。

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虽说模仿学习可以说是强化学习的一个分支,但OpenAI的研究人员发现,VPT训出来的AI,能够完成单靠强化学习无法完成的任务。

比如制作木板并把它们变成一张桌子(大约需要970个连续动作)。

不仅如此,研究人员还发现,若是把模仿学习和强化学习做个结合,那么效果是最好的。

而由《我的世界》这次的研究拓展开来,OpenAI的研究人员还表示:

我们的AI还可以执行其它任务,例如鼠标浏览网站、预订航班或在线购物。

《我的世界》已经成为AI技术试验田

其实OpenAI这次研究的亮点,刨除VPT方法本身,其研究的两大要素——《我的世界》视频,也成为人们热议的焦点。

《我的世界》这款游戏的一大特点就是开放性,玩家可以在这个虚拟世界里做出许多意想不到的杰作。

不同于以往强化学习训练AI的游戏环境,大多都是以“输赢”为结果而终止了,但往往AI后期训练出来的能力可能是超越这种“限制”的。

但《我的世界》就没有“输赢”之说了,AI可以在这里尽情的发挥。因此OpenAI研究人员表示:

《我的世界》是训练AI很好的试验田。

而这也赢得了NeurIPS的认可——MineDojo拿下了今年这个顶会的一个奖项。

至于这项研究第二个热议点“视频”,正如索尼执行董事Peter Stone所述:

视频是一种潜力巨大的培训资源。

但似乎OpenAI的研究人员还不满足此次的成果,他们认为,收集100万小时《我的世界》的视频,会让它们的AI变得更加出色。

当然,这项研究也引来不少网友们的围观,也有一些比较有意思的讨论:

人们想让AI有意识,但它们有意识之后才发觉,自己需要被迫看这么久的视频,有够累的。

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论文地址:https://openai.com/blog/vpt/

参考链接:

[1]https://www.reddit.com/r/technology/comments/z58fmi/a_bot_that_watched_70000_hours_of_minecraft_could/

[2]https://www.youtube.com/watch?v=Z2FsxrRmDPQ[3]https://www.youtube.com/watch?v=fJn9B64Znrk

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